DE102019125220A1 - Verfahren zum Bestimmen eines energieoptimierten Fahrprofils für ein Fahrzeug - Google Patents

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Abstract

Verfahren, umfassend das Ermitteln eines optimierten Fahrprofils für eine Teilstrecke aus einer Menge an gespeicherten Fahrprofilen für die Teilstrecke unter Berücksichtigung aktueller Umgebungsbedingungen und/oder aktuellen Fahrzeugbetriebsbedingungen.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren, ein System und ein Computerprogramm zum Bestimmen eines energieoptimierten Fahrprofils für ein Fahrzeug. Dieses Verfahren und das System sind insbesondere einsetzbar, um den Fahrer eines Fahrzeugs hinsichtlich einer ökonomischen Fahrweise zu unterstützen.
  • Der Kraftstoffverbrauch von Fahrzeugen im Straßenverkehr wird maßgeblich vom individuellen Fahrstil des Fahrers bestimmt, insbesondere davon, wie vorausschauend das Kraftfahrzeug betrieben wird, das heißt wie frühzeitig mögliche externe Faktoren erkannt werden, um angemessen darauf zu reagieren. Vorausschauendes Fahren zeichnet sich unter anderem durch die Einhaltung eines angemessenen Sicherheitsabstands aus. Dadurch kann früher auf Fehlverhalten anderer Verkehrsteilnehmer reagiert werden und zum Beispiel können Vollbremsungen vermieden werden. Vermiedene Bremsbetätigungen vermindern den Kraftstoffverbrauch des eigenen Fahrzeugs, da eine Wiederbeschleunigung des Fahrzeugs entfallen kann. Der Fahrstil des Fahrers kann sich beispielsweise in einer hohen oder niedrigen Motordrehzahl, einer sanften oder starken Beschleunigung, einem hohen oder niedrigen Autobahntempo oder dergleichen äußern.
  • Eine Modellrechnung für einen batteriebetriebenen Bus zeigt, dass typischerweise 12,42% Energieverluste vorliegen, wovon 7,55% auf Regenerationsverlusten beruhen, 4,84% auf Wechselrichterverlusten beruhen, und 0,03% auf Batterieverlusten beruhen. Geht man beispielsweise von 144 kWh regenerierter Bremsenergie im Laufe eines Tages aus, so beläuft sich der Gesamtverlust auf 32,4 kWh, was ungefähr dem Energiebedarf einer Fahrstrecke von 27 km entspricht.
  • Neben dem Fahrstil des Fahrers haben Faktoren wie Konzept und Technik des Autos wesentlichen Einfluss auf den Kraftstoffverbrauch. Weitere Einflussgrößen sind außerdem: Witterungsbedingungen (Außentemperatur, Nässe, Schnee, Wind), Fahrbahnbeschaffenheit (Kurvenverlauf, Steigung), zusätzlicher Energiebedarf (z.B. Klimaanlage, Sitzheizung, Gebläse), Zuladung und Luftwiderstand (z.B. Dachträger), Reifen (Rollwiderstand, Reifenluftdruck), Wartungszustand (Motoröl, Luftfilter, Luftmassenmesser, Lambda-Sonde etc.).
  • Insbesondere ist der Kraftstoffverbrauch bei Temperaturen im Minusbereich besonders hoch. Das ist unter anderem darauf zurückzuführen, dass das Kühlwasser länger braucht, um auf Betriebstemperatur zu kommen. Während dieser Warmlaufphase ist der Kraftstoffverbrauch am höchsten. Zudem stellen Motorstarts bei tiefen Temperaturen eine große Belastung für das Material dar. Bei minus 20 Grad ist zum Beispiel gängiges Motoröl vom Typ 10W40 sehr zähflüssig. Entsprechend braucht es länger, bis das Öl alle wichtigen Stellen im Motor erreicht hat. Durch das zähflüssige Öl sind auch die Reibungswiderstände im Motor höher, so dass der Verbrauch steigt.
  • Aus der deutschen Offenlegungsschrift DE 10 2010 011 088 A1 ist ein Verfahren und eine Vorrichtung bekannt, durch welche der Fahrer eines Kraftfahrzeugs unterstützt wird, seine Fahrweise hinsichtlich eines vom Betrieb des Kraftfahrzeugs abhängigen Parameters, insbesondere hinsichtlich des Kraftstoffverbrauchs und/oder der Emissionen des Kraftfahrzeugs, zu optimieren. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird der Ist-Wert eines vom Betrieb des Kraftfahrzeugs abhängigen Parameters aufeinander folgend erfasst und mit einem gespeicherten Basiswert verglichen. Bei dem Verfahren wird eine Anzeige eines graphischen Symbols in dem Kraftfahrzeug gestartet, wenn der Ist-Wert des Parameters den Basiswert unter- oder überschreitet, wobei sich das graphische Symbol in Abhängigkeit von den erfassten Abweichungen des Ist-Werts des Parameters vom Basiswert vergrößert.
  • Aus der deutschen Offenlegungsschrift DE 10 2010 041 539 A1 ist ein Fahrerassistenzsystem zur Unterstützung des Fahrers zum verbrauchskontrollierten Fahren bekannt, das haptische und optische Rückmeldungsfunktionen insbesondere in Form einer Antriebskonfiguration, einem Anzeigekonzept und/oder einem Verzögerungsassistenten kombiniert, wobei einerseits eine modifizierte Fahrpedalkennline und andererseits ECO Tipps zur interaktiven Ausgabe von effizienten Fahranweisungen im Vordergrund stehen.
  • Die deutsche Offenlegungsschrift DE 10 2012 221 827 A1 beschreibt ein Kraftstoffökonomieschulungsverfahren durch Aktivierung eines Bord-Schulungsmodus. Gemäß dem Verfahren wird der Fahrer angewiesen, ein Fahrzeugmanöver auszuführen. Ein Berechnungsmodul berechnet die Kraftstoffökonomie für dieses Manöver und führt diese Informationen anschließend einem Rechenmodul zu, das das Geschwindigkeits-/Beschleunigungsprofil analysiert und ein optimiertes Geschwindigkeits-/Beschleunigungsprofil bestimmt. Durch Vergleich anschließender Fahrzeugmanöver mit dem optimierten Geschwindigkeits-/Beschleunigungsprofil werden korrigierende Feedbacks erzeugt.
  • Die deutsche Offenlegungsschrift DE 10 2017 119 453 A1 offenbart ein Navigationssystem und ein Verfahren zur Bestimmung einer optimal energieeffizienten Fahrtroute in einem Fahrzeug auf der Basis von Cloud-Informationen und fahrzeugspezifischen Energieverbrauchmerkmalen.
  • Von diesem Stand der Technik ausgehend liegt der vorliegenden Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und ein System zum Bestimmen eines energieoptimierten Fahrprofils für ein Fahrzeug bereitzustellen, das es erlaubt, den Energieverbrauch weiter zu optimieren.
  • Diese Aufgabe wird durch das Verfahren Anspruch 1 und das Fahrerassistenzsystem nach Anspruch 10 zum Bestimmen eines energieoptimierten Fahrprofils für ein Fahrzeug gelöst. Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen und der folgenden Beschreibung bevorzugter Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung.
  • Die Ausführungsbeispiele zeigen ein Verfahren, umfassend das Ermitteln eines optimierten Fahrprofils für eine Teilstrecke aus einer Menge an gespeicherten Fahrprofilen für die Teilstrecke unter Berücksichtigung aktueller Umgebungsbedingungen und/oder aktuellen Fahrzeugbetriebsbedingungen. Auf diese Weise kann anhand von Fahrdaten, insbesondere Geschwindigkeits-/Beschleunigungsprofilen, die vom Fahrer des Fahrzeugs oder von Fahrern anderer Fahrzeuge erzeugt werden, hinsichtlich Zeitdauer und Energieverbrauch optimale Verläufe auf einer Fahrstrecke gelernt bzw. erzeugt werden.
  • Ein in der Menge an gespeicherten Fahrprofilen gespeichertes Fahrprofil umfasst vorzugsweise dem Fahrprofil entsprechende aufgezeichnete Umgebungsbedingungen und/oder aufgezeichnete Fahrzeugbetriebsbedingungen, sowie aufgezeichnete Stellgrößeninformationen für die Realisierung des Fahrprofils.
  • Die aufgezeichneten Stellgrößeninformationen können beispielsweise eine Fahrgeschwindigkeit, eine Antriebsleistung, ein Antriebsdrehmoment, einen eingelegten Gang, und/oder einen Status von elektrischen Verbrauchern wie beispielsweise der Klimaanlage oder einer Kühlkreislaufsteuerung umfassen.
  • Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Ermitteln eines optimierten Fahrprofils ein Filtern der Menge der gespeicherten Fahrprofile gemäß der aktuellen Umgebungsbedingungen und/oder aktuellen Fahrzeugbetriebsbedingungen, sowie ein Auswählen, aus den gefilterten Fahrprofilen, jenes Fahrprofils mit einem geringsten Gesamtenergieverbrauch als das optimierte Fahrprofil.
  • Ein in der Menge an gespeicherten Fahrprofilen gespeichertes Fahrprofil umfasst beispielsweise dem Fahrprofil entsprechende Informationen über einen Gesamtenergieverbrauch und/oder dem Fahrprofil entsprechende Informationen über eine für die Teilstrecke benötigte Fahrzeit.
  • Gemäß einer Ausführungsvariante umfasst das Verfahren ferner ein Erfassen eines beispielsweise auf einer gegebenen Fahrtroute unter gegebenen Verkehrsbedingungen durchgeführten Fahrprofils in der Menge an gespeicherten Fahrprofilen. Auf diese Weise werden neue Profile der Menge an gespeicherten Fahrprofilen hinzugefügt. Dies hat den Vorteil, dass Fahrtrouten und Verkehrsmuster erlernt werden. Das Fahrzeug kann auf diese Weise Informationen für einen optimalen Energieverbrauch sammeln.
  • Vorteilhaft ist es insbesondere, wenn bei dem Verfahren künstlich für Variationen in den Stellgrößen gesorgt wird, um für eine Teilstrecke möglichst viele unterschiedliche Fahrprofile in der Menge an gespeicherten Fahrprofilen zu erhalten. Es können auf diese Weise beispielsweise künstlich Änderungen in der Fahrdynamik herbeigeführt werden.
  • Das Verfahren umfasst ferner ein Realisieren (Umsetzen) des optimierten Fahrprofils auf Grundlage von im optimierten Fahrprofil aufgezeichneten Stellgrößeninformationen.
  • Dieses Realisieren des optimierten Fahrprofils umfasst beispielsweise ein autonomes Einstellen der Stellgrößeninformationen. Durch Realisieren des optimierten Fahrprofils kann beispielsweise eine optimierte Energienutzung erreicht werden, indem beispielsweise unnötige Bremsvorgänge und Beschleunigungsvorgänge vermieden werden oder Bremszeiten minimiert werden. Dies führt zudem zu einer längeren Lebensdauer von Komponenten (z.B. Bremsen und Batterien). Ferner führt dies auch zu komfortablerem Fahren und zu geringeren Betriebskosten.
  • Zusätzlich oder alternativ kann das Realisieren des optimierten Fahrprofils ein Einstellen der optimalen Beschleunigung/Verzögerung wenn der Fahrer Gas gibt oder bremst umfassen. Die Realisierung des Fahrprofils kann beispielsweise dadurch erfolgen, dass gelernte Verläufe (bzw. erfasste Stellgrößeninformationen) im Fahrbetrieb „abgespielt“ werden. Dies erfolgt vorzugsweise allerdings nicht völlig autonom, also unabhängig vom Fahrerhandeln. Bevorzugt wird beispielweise die optimale Beschleunigung/Verzögerung direkt eingestellt wenn der Fahrer Gas gibt oder bremst.
  • Zusätzlich oder alternativ kann das Realisieren des optimierten Fahrprofils ein Ausgeben der Stellgrößeninformationen mittels einer Benutzerschnittstelle wie beispielsweise einer Anzeigentafel oder einem Lautsprecher an den Fahrer umfassen.
  • Zusätzlich oder alternativ kann das Realisieren des optimierten Fahrprofils ein Beeinflussen eines Fahrerwunsches mittels eines aktiven Gaspedals umfassen, das dazu ausgelegt ist, eine einer vom Fahrer aufgeprägten Kraft entgegengerichtete Gegenkraft auszuüben, die von einer ermittelten tatsächlichen Geschwindigkeit und einer durch das Fahrprofil vorgegebenen Sollgeschwindigkeit abhängt.
  • Eine Erweiterung dazu wäre, dass Verkehr berücksichtigt wird und bei einer bestimmten Abweichung vom Normzustand aufgrund des Verkehrs die automatische Steuerung übernimmt.
  • Die Erfindung umfasst auch ein Fahrerassistenzsystem, das dazu ausgelegt ist, die beschriebenen Verfahren auszuführen.
  • Die Erfindung umfasst auch ein Computerprogramm, das Programminstruktionen enthält, die dazu ausgelegt sind, die beschriebenen Verfahren auszuführen.
  • Das beschriebene Verfahren und das Fahrerassistenzsystem können basierend auf bestehender Technologie für beispielsweise teilautonomes Fahren und Computer-Vision implementiert werden.
  • Ausführungsformen werden nun beispielhaft und unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben, in denen:
    • 1 ein Blockdiagramm zeigt, das schematisch die Konfiguration eines Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung darstellt,
    • 2 ein Blockdiagramm zeigt, das eine beispielhafte Konfiguration einer Fahrerassistenzeinheit darstellt,
    • 3 schematisiert die Erzeugung eines optimierten Fahrprofils durch die erfindungsgemäße Fahrerassistenzeinheit zeigt,
    • 4 schematisiert den Prozess der Gewinnung von Informationen über die Fahrstrecke (im Folgenden „Streckenmerkmale) durch die Fahrerassistenzeinheit zeigt,
    • 5 ein Ausführungsbeispiel für den Prozess der Gewinnung von Informationen über die Fahrstrecke (Streckenmerkmale) der 4 näher beschreibt,
    • 6a-d Beispiele für Fahrprofile zeigt, die bei wiederholtem Abfahren einer Teilstrecke im manuellen Fahrzeug-Betriebsmodus mit dem in 5 dargestellten Prozess erhalten wurden,
    • 7 ein Flussdiagramm darstellt, das die Verfahrensschritte zur Bestimmung eines optimalen Fahrprofils für eine gegebene Teilstrecke durch die Fahrerassistenzeinheit anzeigt,
    • 8 den Zusammenhang zwischen Umgebungsbedingungen und Kraftstoffverbrauch veranschaulicht,
    • 9 die Selektion eines optimierten Fahrprofils aus einer Vielzahl gespeicherter Fahrprofile anhand eines Beispiels veranschaulicht,
    • 10 in einem Diagramm ein Bremsprofil eines Busses im manuellen Fahrmodus ohne Eingriff des erfindungsgemäßen Fahrerassistenzsystems zeigt, und
    • 11 im Vergleich ein Beispiel für ein nicht-optimiertes Geschwindigkeitsprofil zeigt, das im manuellen Fahrmodus über eine Fahrstrecke erzeugt wurde und ein optimiertes Geschwindigkeitsprofil über dieselbe Fahrstrecke, das durch das erfindungsgemäße Fahrerassistenzsystem optimiert und bei der teilautonomen Steuerung des Fahrzeugs umgesetzt wurde.
    • 1 zeigt ein Blockdiagramm, das schematisch die Konfiguration eines Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung darstellt.
  • In dem in 1 dargestellten Beispiel umfasst das Fahrzeug 1 eine Fahrerassistenzeinheit 10. Die Fahrerassistenzeinheit 10 ist dazu ausgelegt, das Fahrzeug 1 so anzusteuern, dass dieses ganz oder teilweise ohne Einfluss eines menschlichen Fahrers agieren kann. Die Fahrerassistenzeinheit 10, die in 2 und der zugehörigen Beschreibung näher beschrieben ist, steuert ein oder mehrere Fahrzeugsysteme während das Fahrzeug im autonomen oder teilautonomen Modus betrieben wird, insbesondere das Bremssystem, den Antriebsstrang und die Lenkung des Fahrzeugs. Hierfür kann die Fahrerassistenzeinheit 10 beispielsweise über einen Datenbus 20 mit einer Bremssystemsteuerung 12, einer Antriebsstrangsteuerung 14 und einer Lenkungssteuerung 16 kommunizieren.
  • Die Bremssystemsteuerung 12 steuert das Bremssystem an. Das Bremssystem bezieht sich dabei auf die Gesamtheit aus Übertragungs- und Betätigungseinrichtungen zur Verzögerung des Fahrzeugs. Das Bremssystem kann beispielsweise eine Betriebsbremsanlage umfassen, die dazu ausgelegt ist, das Fahrzeug im normalen Betrieb zu verzögern und zum Stillstand zu bringen. Der Fahrer kann die Betriebsbremse über ein Bremspedal betätigen, das dazu eingerichtet ist, dass ihm der Fahrer zur Verzögerung des Fahrzeugs eine Bremskraft aufprägt. Der Betätigungsgrad des Bremspedals kann dabei von einem Bremspedalmodul erfasst werden.
  • Die Antriebsstrangsteuerung 14 steuert den Antriebsstrang an. Der Antriebsstrang bezieht sich dabei auf die Antriebskomponenten des Fahrzeugs über die das vom Antriebsmotor bereitgestellte Drehmoment an die Räder des Fahrzeugs übertragen werden. Der Antriebsstrang umfasst beispielsweise Motor, Kupplung, Getriebe, Antriebswelle und Achsdifferential. Der Antriebsstrang kann vom Fahrer durch Anweisungen über ein Fahrpedal und einen Pedalwertgeber beeinflusst werden. So kann der Fahrer mit zunehmender Auslenkung des Fahrpedals das Drehmoment des Antriebsmotors und somit die Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs erhöhen, oder er kann durch Zurücknehmen der Auslenkung des Fahrpedals die Motorleistung und somit die Fahrgeschwindigkeit reduzieren. Zudem kann im Falle des autonomen oder teilautonomen Fahrens der Antriebsstrang auch von der Fahrerassistenzeinheit 10 gesteuert werden, indem die Fahrerassistenzeinheit 10 entsprechende Steuerbefehle an die Antriebsstrangsteuerung 14 sendet.
  • Bei dem Antriebsstrang kann ein Bedarf danach bestehen, kinetische Energie während eines Bremsvorganges des Fahrzeugs zumindest kurzfristig zwischenzuspeichern, um diese Energie zu einem späteren Zeitpunkt als Antriebsenergie bereitstellen zu können. So kann zum Beispiel die aus der kinetischen Bremsenergie gewonnene elektrische Leistung zum Aufladen von Akkumulatoren verwendet werden. Eine solche Art der kinetischen Energierückgewinnung wird auch als Rekuperation bezeichnet.
  • Die Lenkungssteuerung 16 steuert die Lenkung an. Die Lenkung bezieht sich dabei auf die Komponenten, die eine Richtungssteuerung des Fahrzeugs ermöglichen. Die Lenkung 16 hat die Aufgabe, die Räder der Lenkachse in eine gewünschte Stellung einzuschlagen, um das Fahrzeug in eine entsprechende Richtung zu lenken. Dabei werden Bewegungen des Lenkrades über das Lenkgetriebe, das Lenkgestänge und die Lenkhebel auf die Achsschenkel der Lenkachse und somit auf die Vorderräder übertragen.
  • Die oben genannten Fahrzeugsysteme, wie die Bremssystemsteuerung 12, die Antriebsstrangsteuerung 14 und die Lenkungssteuerung 16, können ferner mittels eines oder mehreren Fahrzeugsensoren Fahrzeugbetriebsparameter erfassen und an die Fahrerassistenzeinheit 10 weiterleiten. Fahrzeugsensoren umfassen beispielsweise solche Sensoren, die einen Zustand des Fahrzeugs oder einen Zustand von Fahrzeugteilen erfassen, insbesondere deren Bewegungszustand. Die Sensoren können einen Drosselklappenstellungssensor, einen Fahrzeuggeschwindigkeitssensor, einen Beschleunigungssensor, einen Fahrzeuglastsensor, einen Reifendrucksensor und dergleichen umfassen. Der Drosselklappenstellungssensor erfasst einen Drosselklappenöffnungswinkel, um ein Drosselklappenstellungssignal zu erzeugen und an die Fahrerassistenzeinheit 10 weiterzugeben. Der Fahrzeuggeschwindigkeitssensor erfasst eine Fahrzeuggeschwindigkeit, um ein Fahrzeuggeschwindigkeitssignal zu erzeugen und an die Fahrerassistenzeinheit 10 weiterzugeben. Der Beschleunigungssensor erfasst eine Fahrzeugbeschleunigung, um ein Fahrzeugbeschleunigungssignal zu erzeugen und an die Fahrerassistenzeinheit 10 weiterzugeben. Der Fahrzeuglastsensor erfasst ein Fahrgastgewicht, ein Gepäckgewicht und dergleichen als Motorlast, um ein Fahrzeuglastsignal zu erzeugen und an die Fahrerassistenzeinheit 10 weiterzugeben. Der Reifendrucksensor erfasst einen Reifendruck, um ein Reifendrucksignal zu erzeugen und an die Fahrerassistenzeinheit 10 weiterzugeben.
  • Das Fahrzeug 1 umfasst ferner mehrere Umgebungssensoren 24-1 ... 24-N zum Erfassen von Informationen hinsichtlich der Fahrzeugumgebung. Die Umgebungssensoren 24-1 ... 24-N umfassen beispielsweise eine Bilderfassungseinheit und einen oder mehrere Umgebungssensoren zum Erkennen von Objekten und/oder Zuständen in der Fahrzeugumgebung. Die Bilderfassungseinheit kann beispielsweise ausgewählt sein aus einer Time-of-Flight (ToF)-Kamera, einer Stereokamera, einer Monokularkamera, einer Infrarotkamera und dergleichen. Insbesondere kann im Rahmen der vorliegenden Erfindung ein von der Bilderfassungseinheit erzeugtes Bild eines vor dem Fahrzeug gelegenen Bereichs auf das Vorhandensein eines Verkehrsschildes ausgewertet werden. Durch Mustererkennung in einem Eingangsbild können beispielsweise Beschilderungen, wie Stoppschilder, Vorfahrtgewährungsschilder oder sonstige Beschilderungen erkannt werden. Zusätzlich oder alternativ kann die Bildauswertung das Erkennen von Haltelinien an Ampeln, an Stoppschildern und/oder an Vorfahrtgewährungsschildern umfassen, die häufig im Zusammenhang mit Beschilderungen angeordnet sind.
  • Die Umgebungssensoren können beispielsweise einen Sensor zum Erfassen aktueller atmosphärischer Bedingungen oder Wetterbedingungen umfassen, insbesondere einen Temperatursensor zum Erfassen der Außentemperatur, einen Regentropfen-Sensor zum Erfassen von Regen, einen Nebelsensor zum Erfassen von Nebel, einen Sonnensensor zum Erfassen eines Sonnengrades und einen Schneesensor zum Erfassen von Schneefall. Ferner können die Umgebungssensoren einen Sensor zum Erfassen eines anderen Fahrzeugs, eines Hindernisses, eines Fußgängers oder dergleichen umfassen, insbesondere einen Ultraschallsensor, eine Radarvorrichtung und/oder eine LIDAR-Vorrichtung (Light Detection and Ranging Device oder Laser Imaging Detection and Range Device). Jede der Bilderfassungseinheit und der Umgebungssensoren können als unabhängiger Sensor oder Vorrichtung oder als Vorrichtung, in die eine Vielzahl von Sensoren oder Vorrichtungen integriert sind, bereitgestellt werden.
  • Das Fahrzeug 1 umfasst ferner eine Positionserfassungseinheit 18 zur Erfassung der Position des Fahrzeugs. Eine Erfassung der Position des Fahrzeugs kann durch GPS (Global Positioning System), Galileo, Compass, GLONASS, IRNSS oder andere Positionierungssysteme erfolgen, die beispielsweise satellitengestützt sind. Die Positionsbestimmung kann ferner dazu verwendet werden, die Position des Fahrzeugs zu einem anderen sich bewegenden Körper zu bestimmen und eine Kollisionsprognose abzugeben.
  • Das Fahrzeug 1 umfasst ferner eine Vielzahl von Benutzerschnittstellen 22, die es einem Fahrer ermöglichen, mit einem oder mehreren Fahrzeugsystemen in Interaktion zu stehen. Diese Benutzerschnittstellen 22 umfassen Mittel zur Eingabe von Anweisungen oder Steuerbefehlen wie beispielsweise eine Lenkeinrichtung, ein Bremspedal, ein Fahrpedal, Schalt- und/oder Blinkerhebel, Schalter, Taster, berührungsempfindliche Bildschirme (Touchscreen) und dergleichen. Ferner können Eingaben auch über eine Eingabeschnittstelle zum Empfangen einer Spracheingabe oder Eingabe durch Gesten, Kopf- oder Augenbewegungen erfolgen. Zu den Benutzerschnittstellen zählen auch Ausgabeschnittstellen, wie beispielsweise Anzeigen für Geschwindigkeit, Reichweite, Fahr- oder Getriebeeinstellungen, und dergleichen.
  • Wenn das Fahrzeug im autonomen Fahrmodus betrieben wird, bestimmt die Fahrerassistenzeinheit 10, auf Grundlage von zur Verfügung stehenden Daten über eine vorgegebene Strecke, von Umgebungssensoren erfassten Umgebungsinformationen, sowie von Fahrzeugbetriebsparametern, die der Fahrerassistenzeinheit 10 von den Fahrzeugsystemen zugeleitet werden, Parameter für den autonomen Betrieb des Fahrzeugs (beispielsweise Soll-Geschwindigkeit, Soll-Moment, Lenkvorgang und dergleichen).
  • 2 zeigt ein Blockdiagramm, das eine beispielhafte Konfiguration einer Fahrerassistenzeinheit 10 darstellt. Die Steuerungs- bzw. Regelungsfunktion der Fahrerassistenzeinheit 10 wird vorzugsweise durch ein Computerprogramm realisiert, das auf einem Prozessor 101 der Fahrerassistenzeinheit 10 abläuft. Bei dem Prozessor 101 kann es sich beispielsweise um eine Recheneinheit wie eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU = central processing unit) handeln, die Programminstruktionen ausführt. Des Weiteren umfasst die Fahrerassistenzeinheit 10 ein externes Speicherlaufwerk 102 (z.B. ein externes Festplattenlaufwerk (hard disk drive: HDD) oder einen SSD-Datenspeicher (solid state drive: SSD), und einen RAM-Speicher 103. Diese dienen zum Speichern von Programminstruktionen sowie zum Speichern von Daten. Die Fahrerassistenzeinheit 10 umfasst ferner eine Kommunikationsschnittstelle 104 zu dem Datenbus 20 des Fahrzeugs. Beispielsweise umfasst die Kommunikationsschnittstelle 104 eine CAN (controller area network)-, eine LIN (local interconnect network)-, eine LAN (local area network)- oder eine MOST- Schnittstelle, über die eine Verbindung zu einem im Fahrzeug eingebauten standardgemäßen CAN-, LIN-, LAN- oder MOST-Datenbus hergestellt werden kann. Die Schnittstelle könnte auch eine Ethernet-Schnittstelle, eine FlexRay-Schnittstelle zu einem FlexRay-Datenbus oder jede andere geeignete Schnittstelle zu einem fahrzeuginternen Datenbus sein. Auch können im Fahrzeug mehrere unterschiedliche Bustypen zum Einsatz kommen. In diesem Fall umfasst die Kommunikationsschnittstelle 104 für jeden der Bustypen ein geeignetes physikalisches Interface. Ferner kann die Fahrerassistenzeinheit 10 auch über eine Fahrzeug-zu-Infrastruktur Schnittstelle 105 zur Kommunikation mit weiteren Einrichtungen, wie beispielsweise einer Infrastruktureinrichtung (Ampel, Verkehrsleitsystem, Cloud-Diensten, etc.) verfügen, über die die Fahrerassistenzeinheit 10 weitere Informationen empfangen kann. Der kabellose Empfang der Informationen kann beispielsweise per Bluetooth, WLAN, ZigBee oder WiMax oder aber auch zellulärer Funksysteme wie GPRS, UMTS oder LTE erfolgen.
  • Der Datenspeicherbereich der Fahrerassistenzeinheit 10 umfasst ferner eine Datenbank, die gemäß nachfolgender Beschreibung Daten enthält, die zur Ermittlung eines optimierten Fahrprofils herangezogen werden. Die Datenbank enthält beispielsweise Informationen, welche eine Unterteilung der Fahrtroute in verschiedene Teilstrecken betreffen, und Informationen darüber, wo auf der Fahrtroute geplante Haltepunkte, wie z.B. Bushaltestellen, liegen. Die Datenbank kann auch digitale Karteninformationen bezüglich der mit jeder Teilstrecke verbundenen Faktoren, wie z.B. Straßenverlauf, Steigungen und dergleichen, enthalten. Bei der Datenbank kann es sich beispielsweise um eine zentrale Datenbank handeln, welche die genannten fahrzeugunabhängigen Informationen bereitstellt und regelmäßig aktualisiert.
  • Die Fahrerassistenzeinheit 10 kann ferner mit einer entfernten Cloud in Kommunikation stehen und von dieser Cloud-Informationen empfangen. Cloud-Informationen können beispielsweise Wetterdaten, Verkehrsbedingungen, Unfallmeldungen und dergleichen umfassen. Diese Cloud-Informationen können beim Bestimmen des optimierten Fahrprofils durch die Fahrerassistenzeinheit 10 berücksichtigt werden. Ferner können auch Teile der Fahrprofil-Datenbank, insbesondere für vorausliegende Teilabschnitte der zu fahrenden Route, von Cloud-Diensten bereitgestellt werden.
  • Die Fahrerassistenzeinheit 10 ist dazu ausgelegt, ein hinsichtlich des Energieverbrauchs optimiertes Fahrprofil zu bestimmen, gemäß welchem das Fahrzeug 1 von seiner aktuellen Position zum nächsten Halt zu fahren ist, wie dies im Folgenden näher beschrieben ist. Hierfür ist der Prozessor 101 der Fahrerassistenzeinheit 10 dazu ausgelegt, Informationsauswertungsprozesse auszuführen, beispielsweise die Auswertung der Daten der Umgebungssensoren 24-1 bis 24-N, beispielsweise von Bilddaten eines von einer Kamera in Fahrtrichtung aufgenommenen Bildes des Bereichs vor dem Fahrzeug.
  • 3 zeigt schematisiert die Erzeugung eines optimierten Fahrprofils durch die erfindungsgemäße Fahrerassistenzeinheit. Gemäß der vorliegenden Erfindung ruft die Fahrerassistenzeinheit (10 in 1) kontinuierlich Fahrdynamik-(Fahrzeugbetriebsbedingungen) und Umgebungsinformationen 31 (Umgebungsbedingungen) ab, die von den Fahrzeugsensoren der oben genannten Fahrzeugsysteme (Bremssystem, Antriebsstrang, Lenkung und dergleichen) und von den Umgebungssensoren (24-1 bis 24-N in 1) des Fahrzeugs 1 erfasst werden, um verschiedene Zustände von Fahrzeugkomponenten und der Fahrzeugumgebung zu ermitteln. Die abgerufenen Fahrdynamik- und Umgebungsinformationen 31 werden von der Fahrerassistenzeinheit 10 unter Verwendung eines Optimierungsalgorithmus 32 ausgewertet. Insbesondere ist die Fahrerassistenzeinheit 10 dazu ausgelegt, basierend auf den abgerufenen Fahrdynamik- und Umgebungsinformationen 31 und unter Hinzuziehen der in der Datenbank gespeicherten Informationen, ein hinsichtlich des Energieverbrauchs optimiertes Fahrprofil zu bestimmen, gemäß welchem das Fahrzeug 1 von seiner aktuellen Position zum nächsten Halt zu fahren ist, wie dies im Folgenden näher beschrieben ist. Hierfür ist der Prozessor 101 der Fahrerassistenzeinheit 10 dazu ausgelegt, unter Verwendung eines Optimierungsalgorithmus Informationsauswertungsprozesse auszuführen, beispielsweise die Auswertung der von den Fahrzeugsensoren und Umgebungssensoren 24-1 bis 24-N erfassten Daten, wie etwa von Bilddaten eines von einer Kamera in Fahrtrichtung aufgenommenen Bildes des Bereichs vor dem Fahrzeug 1. Beispielsweise können folgende Informationen genutzt werden, um ein hinsichtlich des Energieverbrauchs optimiertes Fahrprofil zu bestimmen: Drosselklappenöffnungswinkel, Fahrzeuggeschwindigkeit, Fahrzeugbeschleunigung, Fahrzeuglastsignal, Reifendruck, Lokalisierung einer Haltelinie (oder Ampel, Stoppschild), atmosphärische Bedingungen, Außentemperatur, Motortemperatur, Wetterbedingungen, Bilddaten, Fahrzeugposition und dergleichen. Ferner zieht die Fahrerassistenzeinheit 10 auch Informationen heran, die in der Datenbank der Fahrerassistenzeinheit 10 gespeichert sind, wie etwa digitale Karteninformationen.
  • Basierend auf dem von der Fahrerassistenzeinheit 10 ermittelten optimierten Fahrprofil ist die Fahrerassistenzeinheit 10 dazu ausgelegt, Ausgabesteuersignale 33 (Stellgrößen) an die Bremssystemsteuerung 12 und/oder Antriebsstrangsteuerung 14 auszugeben, so dass die Bremssystemsteuerung 12 und die Antriebsstrangsteuerung 14 das Bremssystem und/oder den Antriebsstrang so ansteuern, dass das Fahrzeug 1 beschleunigt oder verzögert wird, um sich dem optimierten Fahrprofil gemäß zu bewegen. Alternativ kann die Fahrerassistenzeinheit 10 über die Benutzerschnittstelle (22 in 1) Anweisungen anzeigen, die den Fahrer des Fahrzeugs 1 auffordern, das Fahrzeug so zu steuern, dass es sich gemäß dem optimierten Fahrprofil bewegt.
  • 4 zeigt schematisiert den Prozess der Gewinnung von Informationen über die Fahrstrecke (im Folgenden „Streckenmerkmale) durch die Fahrerassistenzeinheit 10. Gemäß der vorliegenden Erfindung ist die Fahrerassistenzeinheit 10 dazu ausgelegt, durch kontinuierliches Abrufen und Auswerten von Fahrdynamik- und Umgebungsinformationen 41 (siehe auch 31 in 3) in einem Lernprozess 42 Streckenmerkmale zu erlernen und diese in einem Speicher als gelernte Streckenmerkmale 43 abzuspeichern. Die Fahrdynamik- und Umgebungsinformationen 41 (siehe auch 31 in 3) werden von den Fahrzeugsensoren der oben genannten Fahrzeugsysteme (Bremssystem, Antriebsstrang, Lenkung und dergleichen) und von den Umgebungssensoren (24-1 bis 24-N in 1) des Fahrzeugs 1 beim ein- oder mehrmaligen Abfahren der Fahrstrecke erfasst, um daraus Zustände von Fahrzeugkomponenten und der Fahrzeugumgebung zu ermitteln, die es erlauben, auf Streckenmerkmale rückzuschließen. Beispielsweise können durch den Lernprozess Streckenpunkte, an denen das Fahrzeug wiederholt anhält, wie z.B. Bushaltestellen, Ampeln und Haltelinien, als Haltepunkte erkannt und abgespeichert werden. Weitere von der Fahrerassistenzeinheit 10 erlernte Streckenmerkmale sind beispielsweise: Streckenführung, Verkehrsmuster, Topographie, Straßenbedingungen, Temperaturen, Wetterbedingungen, Verkehrssituationen und dergleichen.
  • Die durch den Lernprozess 42 erlernten Streckenmerkmale 43 fließen bei der Bestimmung des optimierten Fahrprofils unter Verwendung des Optimierungsalgorithmus (sie 3) mit ein.
  • Die Fahrerassistenzeinheit 10 nutzt einen maschinellen Lernprozess, über welches die Fahrerassistenzeinheit 10 aus den notwendigen Informationen lernt, ein hinsichtlich des Energieverbrauchs optimiertes Fahrprofil für die Fahrstrecke zu bestimmen.
  • Gewinnung von Informationen über die Fahrstrecke (Streckenmerkmale)
  • Im Folgenden wird nun anhand der 5 ein Ausführungsbeispiel für den Prozess der Gewinnung von Informationen über die Fahrstrecke (Streckenmerkmale) der 4 näher beschrieben.
  • Das in 5 dargestellte Flussdiagramm zeigt einen beispielhaften Prozess des Erstellens von Fahrprofilen für Teilstrecken einer zurückzulegenden Fahrtroute. Das in dem in 5 beschriebene Ausführungsbeispiel betrifft eine Anwendung in einem Bus, der nach einem speziellen Fahrplan eine feste Fahrtroute mit mehreren Stationen absolviert. Das Verfahren ist jedoch nicht auf Busse und die Behandlung von Bushaltestellen beschränkt, sondern könnte bei jedem beliebigen Fahrzeugtyp Anwendung finden, beispielsweise bei Auslieferungsdiensten mit festen Fahrtrouten oder dergleichen. Bei dem Fahrzeug kann es sich um einen Bus handeln, aber auch Kleintransporter, PKWs, LKWs zum Warentransport, ebenso wie Fahrzeuge von Paketzustellern können im Zusammenhang mit dem Verfahren genutzt werden. Das Fahrzeug ist bevorzugt so konzipiert, dass es ein teilautonomes oder ein rein manuelles Fahren ermöglicht.
  • In einem Schritt S500 betätigt der Busfahrer bei Fahrtantritt das Gaspedal, um den Bus zu starten und steuert dann den Bus im manuellen oder teilautonomen Fahrzeug-Betriebsmodus entlang einer zurückzulegenden Fahrstrecke.
  • In einem Schritt S502 werden über die Fahrerassistenzeinheit 10 (siehe 1) kontinuierlich Stellgrößeninformationen abgerufen, die von den Fahrzeugsensoren der oben genannten Fahrzeugsysteme (Bremssystem, Antriebsstrang, Lenkung, etc.) des Fahrzeugs 1 erfasst werden, um verschiedene Zustände von Fahrzeugkomponenten zu ermitteln (siehe 3), die durch den Fahrer bzw. die Fahrerassistenzeinheit 10 unmittelbar oder mittelbar einstellbar sind. Dabei kann es sich beispielsweise um Informationen über die durch Raddrehzahlsensoren gewonnene aktuelle Fahrgeschwindigkeit (und darin impliziert Informationen über die Beschleunigung des Fahrzeugs handeln), und um Informationen über den jeweils eingelegten Gang. Zur Erstellung von Fahrprofilen während des Abfahrens der Fahrtroute können als Stellgrößeninformationen neben Fahrdynamikparametern wie der Fahrgeschwindigkeit bzw. Beschleunigung auch eine Antriebsleistung, ein Antriebsdrehmoment, Änderungen des Drucks und der Stellung der Drosselklappe, Bremse und Kupplung, sowie Gangwechsel oder dergleichen erfasst werden und im Fahrprofil hinterlegt werden. Dies kann durch Erfassungseinheiten, wie zum Beispiel Druck- oder Näherungssensoren erfolgen. Insbesondere ist es auch hilfreich, andere Stellgrößen, wie z.B. den Zustand der Klimaanlage (ausgeschalt/eingeschaltet bzw. Intensitätsgrad) oder die Stellgrößen einer Kühlkreislaufsteuerung zu erfassen. Damit lernt die Fahrerassistenzeinheit 10, ob das Ausschalten der Klimaanlage unter bestimmten Umständen oder auf bestimmten Streckenabschnitt im Hinblick auf einen energiesparenden Betrieb besonders hilfreich ist. Ebenso kann der Zustand des Luftfederungssystems erfasst werden.
  • In einem Schritt S504 werden über die Fahrerassistenzeinheit 10 kontinuierlich Umgebungsbedingungen und Fahrzeugbetriebsbedingungen abgerufen, die beispielsweise von den Umgebungssensoren (24-1 bis 24-N in 1) des Fahrzeugs 1 oder von Fahrzeugsensoren der oben genannten Fahrzeugsysteme (Bremssystem, Antriebsstrang, Lenkung, etc.) des Fahrzeugs 1 erfasst werden. Bei den Umgebungsinformationen kann es sich beispielsweise um Informationen wie die aktuellen Wetterbedingungen, über Navigationsdienste empfangene Informationen über das aktuelle Verkehrsaufkommen auf dem befahrenen Streckenabschnitt, die aktuelle Uhrzeit (aus der auf Erfahrungswerten auf uhrzeittypische Verkehrsbedingungen rückgeschlossen werden kann) und dergleichen handeln. Zudem können auch Informationen von beispielsweise GPS- oder Verkehrsleitsystemen über die aktuelle Position des Busses erfasst werden. Bei den Fahrzeugbetriebsbedingungen kann es sich beispielsweise um Informationen über die aktuelle Motoröltemperatur oder dergleichen handeln. Auf diese Umgebungsinformationen bzw. Fahrzeugbetriebsbedingungen kann der Fahrer bzw. die Fahrerassistenzeinheit 10 im Wesentlichen keinen unmittelbaren Einfluss nehmen.
  • In einem Schritt S506 wird der aktuelle Energieverbrauch des Fahrzeugs ermittelt. Der Begriff „Energie“, wie hierin verwendet, bezieht sich sowohl auf Kraftstoff als auch auf Elektrizität, wie beispielsweise von einer Fahrzeugbatterie oder einer Brennstoffzelle. Beispiele für Kraftstoffe sind Benzin, Diesel, Ethanol, Biokraftstoff oder andere alternative Kraftstoffe. Die Energiemischung hängt von der Art des Antriebsstrangs des Fahrzeugs ab, also davon, ob es sich bei dem Fahrzeug um ein herkömmliches Fahrzeug, ein Hybridelektrofahrzeug oder ein Batterie-Elektrofahrzeug handelt. Die Ermittlung des Energieverbrauchs erfolgt durch Abrufen eines Energieverbrauchswertes, beispielsweise in Liter Benzin pro 100 km zurückgelegte Strecke (l/100 km), aus einem zentralen Bordcomputer, in dem die Information über den momentan Energieverbrauch üblicherweise vorliegt.
  • In einem Schritt S508 wird durch die Fahrerassistenzeinheit 10 ermittelt, ob ein Haltepunkt (Haltestelle, Ampel, Stoppschild oder dergleichen) vorliegt. Dies erfolgt beispielsweise durch Bilderkennung anhand von mittels der Bilderfassungseinheit erzeugten Bildern, durch Auswerten einer „Stopp“-Taste, die von Fahrgästen betätigt wird, um dem Busfahrer zu signalisieren, an der nächsten Haltestelle anzuhalten, oder durch Auswerten von Informationen aus dem in 4 beschriebenen Lernprozess (beispielsweise wiederholtes Anhalten am selben Streckenpunkt). Alternativ oder zusätzlich können beispielsweise Mobilgeräte von an einer Haltestelle wartenden Personen detektiert werden, um zu erkennen, ob eine Haltestelle vorliegt und ob ggf. ein Halten erforderlich ist. Ergibt die Ermittlung in Schritt S508 dass kein Haltepunkt vorliegt, so werden die Schritte S502 bis S508 wiederholt. Ergibt die Ermittlung in Schritt S508 dass ein Haltepunkt vorliegt, so wird mit einem Schritt S510 fortgefahren.
  • In einem Schritt S510 wird basierend auf den in Schritt S502 abgerufenen Stellgrößeninformationen und den in Schritt S504 ermittelten Umgebungsbedingungen bzw. Fahrzeugbetriebsbedingung ein Fahrprofil für die zurückgelegte Teilstrecke bis zu dem in Schritt S508 erkannten Haltepunkt erstellt. Beispiele für solche Fahrprofile sind unten in Zusammenhang mit den 6a bis 6d näher beschrieben.
  • In einem Schritt S512 wird die für das Absolvieren der Teilstrecke benötigte Fahrzeit ermittelt. Dies erfolgt durch Bestimmen der Differenz zwischen der am Haltepunkt erfassten Uhrzeit und der am Startpunkt erfassten Uhrzeit.
  • In einem Schritt S514 wird durch Integration der einzelnen in Schritt S506 ermittelten Energieverbrauchswerte der Gesamtenergieverbrauch für die zurückgelegte Teilstrecke bestimmt. Dieser Gesamtenergieverbrauch wird zusammen mit den in Schritt S502 ermittelten Stellgrößeninformationen (Stellgrößentrajektorie für die Teilstrecke), den in Schritt S504 ermittelten Umgebungsbedingungen und Fahrzeugbetriebsbedingungen für die Teilstrecke und der in Schritt S512 ermittelten Fahrzeit als Fahrprofil für die Teilstrecke in einem Speicher gespeichert.
  • Für den in 4 bzw. 5 beschriebenen Lernprozess fährt das Fahrzeug unter Kontrolle des Fahrers (im manuellen oder teilautonomen Betriebsmodus) eine vorgegebene Fahrstrecke, welche aus mehreren Teilstrecken besteht, wiederholt und mit unterschiedlichen Geschwindigkeits- beziehungsweise Beschleunigungsverläufen (Stellgrößentrajektorien) ab und führt dabei kontinuierlich den oben beschriebenen Prozess der Gewinnung von Fahrprofilen aus. Die gewonnen Fahrprofile werden in einem Speicher gesammelt, um darauf basierend einen Optimierungsprozess durchzuführen, wie dieser in der 7 unten näher beschrieben ist.
  • Die gewonnen Fahrprofile sollten vorzugsweise den Raum möglicher Fahrprofile möglichst weitgehend abdecken. Beispielsweise ist die vom Fahrer eingehaltene Geschwindigkeit abhängig von der Verkehrssituation und den Umgebungsbedingungen. So kann es sein, dass das Fahrzeug, in diesem Fall ein Bus, die Teilstrecken der geplanten Fahrtroute nachts mit höheren Geschwindigkeiten zurücklegt als zu den Hauptverkehrszeiten. Umgekehrt ist beispielsweise anzunehmen, dass der Bus bei schlechten Sichtbedingungen die Teilstrecken der geplanten Fahrtroute mit geringerer Geschwindigkeit zurücklegt als bei guten Sichtbedingungen. Ferner kann der Fahrer in der Lernphase bewusst unterschiedliche Geschwindigkeitsverläufe testen, solange die Geschwindigkeiten innerhalb der jeweils geltenden Geschwindigkeitsbegrenzungen liegen. Auf diese Weise werden eine Vielzahl von Fahrprofilen erhalten, welche mit den jeweiligen ermittelten Umgebungsinformationen und dem Gesamtenergieverbrauch des Fahrzeugs in Bezug gesetzt werden können.
  • Um zu vermeiden, dass auch nach wiederholtem Befahren einer Fahrstrecke nur eine geringe Variation in den Fahrprofilen vorliegt, kann die Fahrerassistenzeinheit 10 ferner auch dazu ausgelegt sein, in einem teilautonomen Betriebsmodus künstlich (beispielsweise aufgrund eines Modells) für Variationen in der Fahrdynamik zu sorgen. Hierfür kann beispielsweise ein kombiniertes Fahrzeug-Antriebsstrangmodell genutzt werden, mit dem in einer Simulation ein Fahrprofil voraboptimiert wird. Beispielsweise kann die Fahrerassistenzeinheit 10 Geschwindigkeiten und/oder Beschleunigungen realisieren, welche vom Fahrerwunsch abweichen, um den Raum der möglichen Fahrprofile möglichst weit zu „erkunden“. Auch könnten Fahrer im Hinblick auf energieoptimierten Fahren geschult werden und in diesem Rahmen darauf hingewiesen werden, dass es vorteilhaft ist, Variationen in der Fahrweise zu realisieren, um möglichst energieoptimierte Fahrprofile aufzufinden.
  • Ein optimaler Wirkungsgrad ist zu erwarten, wenn mit konstanter Geschwindigkeit, bei minimaler Drosselklappe und mit dem Getriebe im höchsten Gang gefahren wird. Im Allgemeinen wird die Energieeffizienz zudem maximiert, wenn Beschleunigung und Bremsen minimiert werden. In der Regel wird der Fahrer solche Prinzipien zumindest teilweise selbstständig realisieren, so dass die Fahrerassistenzeinheit 10 mit dem obigen Verfahren entsprechende Fahrprofile gewinnen wird. Die Fahrerassistenzeinheit 10 kann aber auch dazu ausgelegt sein, in einem teilautonomen Betriebsmodus künstlich für Variationen bzw. Abweichungen vom Fahrerwunsch zu sorgen, um den Raum der energieoptimierten Fahrprofile möglichst effizient zu erfassen. Dabei kann die Fahrerassistenzeinheit 10 solche energieoptimierte Fahrstrategien anwenden. Beispielsweise kann die Fahrerassistenzeinheit 10 dazu ausgelegt sein, Fahrstrategien wie Pulse and Glide (PnG) (auch „Burn-and-Coasting“ genannt) zu testen, die aus einer schnellen Beschleunigung auf eine bestimmte Geschwindigkeit (der „Puls“ oder „Burn“), gefolgt von einer Periode von Ausrollen oder Abrutschen auf eine niedrigere Geschwindigkeit, und einem Wiederholen dieser Burn-Coast-Sequenz besteht.
  • Im Ausführungsbeispiel der 5 werden zur Abgrenzung der Teilstrecken erkannte Bushaltestellen herangezogen und somit eine Aufteilung der Fahrstrecke in Teilstrecken gemäß dem Fahrplan des Busses erzielt. In alternativen Ausführungsformen können Teilstrecken aber auch durch andere Haltepunkte wie beispielsweise Stoppschilder, Kreuzungen mit Ampeln, Auslieferungsadressen eines Lieferdienstes, oder dergleichen definiert werden, die von der Fahrerassistenzeinheit 10 automatisch erkannt werden oder ihr vorgegeben werden. Die Stoppunkte (z.B. Ampelstops) können durch eine Mustererkennung selbst gefunden. Alternativ können Haltepunkte im Sinne eines „Supervised Learnings“ von einem Experten vorgegebenen werden. Der Experte gibt in diesem Fall die Stoppunkte vor, die Energieverbräuche und Reisezeiten werden verglichen und die optimale Geschwindigkeit (Antriebsleistung, Drehmoment) wird, wie in 7 unten genauer dargestellt ausgewählt.
  • 6a-d zeigt Beispiele für Fahrprofile für eine Teilstrecke von 1000 m Länge, die bei wiederholtem Abfahren der Teilstrecke im manuellen Fahrzeug-Betriebsmodus mit dem in 5 dargestellten Prozess erhalten wurden.
  • In 6a ist ein Fahrprofil A gezeigt bei dem das Fahrzeug durch Realisierung einer entsprechenden Stellgrößentrajektorie über etwa 300 m konstant beschleunigt wird bis es eine Maximalgeschwindigkeit von ungefähr 45 km/h erreicht, dann die Fahrt mit konstanter Geschwindigkeit über etwa 400 m fortgesetzt wird, bevor das Fahrzeug ab etwa 300 m vor dem Haltepunkt mit konstanter Verzögerung bis zum Stillstand abgebremst wird.
  • In 6b ist ein Fahrprofil B gezeigt bei dem das Fahrzeug über etwa 450 m konstant beschleunigt wird bis es eine Maximalgeschwindigkeit von ungefähr 45 km/h erreicht und dann sofort mit konstanter Verzögerung bis zum Stillstand am Haltepunkt abgebremst wird.
  • In 6c ist ein Fahrprofil C gezeigt bei dem das Fahrzeug über etwa 700 m mit zunächst abnehmender und dann gleichbleibender Beschleunigung beschleunigt wird bis es eine Maximalgeschwindigkeit von 45 km/h erreicht und dann sofort mit konstanter Verzögerung bis zum Stillstand am Haltepunkt abgebremst wird.
  • In 6d ist ein Fahrprofil D gezeigt bei dem das Fahrzeug über etwa 200 m mit konstanter Beschleunigung beschleunigt wird bis es eine Maximalgeschwindigkeit von 45 km/h erreicht, dann die Fahrt mit alternierenden, kurzen Verzögerungs- und Beschleunigungsphasen fortgesetzt wird, bevor das Fahrzeug ab etwa 300 m vor dem Haltepunkt mit konstanter Verzögerung bis zum Stillstand abgebremst wird.
  • Auf diese Weise werden eine Vielzahl von Fahrprofilen erhalten, welche, wie aus der in 9 gezeigten Tabelle ersichtlich, mit den jeweiligen ermittelten Fahrzeugbetriebs- und Umgebungsinformationen, dem jeweiligen Gesamtenergieverbrauch des Fahrzeugs über die gegebene Teilstrecke und der für das Absolvieren der Teilstrecke benötigten Fahrzeit in einem Speicher gespeichert werden.
  • Zur Vereinfachung der Darstellung ist in den Fahrprofilen A - D der 6a bis 6d lediglich die Fahrgeschwindigkeit gegen die Wegstrecke aufgetragen. Wie oben beschrieben umfasst ein beispielsweise mittels des Prozesses der 5 gewonnenes Fahrprofil bevorzugt auch weitere Stellgrößeninformationen (z.B. eingelegter Gang, Position der Drosselklappen, Betriebszustand der Klimaanlage), die gemäß Schritt S502 oben ermittelt wurden, sowie Fahrzeugbetriebsinformationen (z.B. Informationen über den Temperatur des Motoröls), sowie weitere Informationen, wie Umgebungsinformationen (von Umgebungssensoren, Positionssensoren, Navigationsdiensten, etc.), die gemäß Schritt S504 oben ermittelt wurden. Diese sind, wie die in den 6a bis 6d gezeigte Fahrgeschwindigkeiten, im Fahrprofil hinterlegt, jedoch in den 6a bis 6d nicht gezeigt.
  • In 7 ist ein Flussdiagramm dargestellt, das die Verfahrensschritte zur Bestimmung eines optimalen Fahrprofils für eine gegebene Teilstrecke durch die Fahrerassistenzeinheit anzeigt.
  • In einem Schritt S700 ermittelt die Fahrerassistenzeinheit (10 in 1) die aktuell befahrene Teilstrecke. Hierfür nutzt die Fahrerassistenzeinheit beispielsweise Informationen von GPS- oder Verkehrsleitsystemen über die aktuelle Position und in der Datenbank gespeicherte Informationen bezüglich der Unterteilung der Fahrtroute in verschiedene Teilstrecken.
  • In einem Schritt S702 ermittelt die Fahrerassistenzeinheit aktuelle Fahrzeugbetriebs- und Umgebungsbedingungen, indem sie die von den Fahrzeugsensoren der oben genannten Fahrzeugsysteme (Bremssystem, Antriebsstrang, Lenkung und dergleichen) und von den Umgebungssensoren (24-1 bis 24-N in 1) des Fahrzeugs 1 erfassten Fahrdynamik- und Umgebungsinformationen abruft und auswertet. Dabei kann es sich bei den erfassten Umgebungsinformationen beispielsweise um folgende Informationen handeln: die aktuellen Wetterbedingungen bzw. atmosphärische Bedingungen, Außentemperatur, über Navigationsdienste empfangene Informationen über das Verkehrsaufkommen auf der aktuell befahrenen Teilstrecke, Bilddaten eines von einer Kamera in Fahrtrichtung aufgenommenen Bildes des Bereichs vor dem Fahrzeug und dergleichen. Die erfassten Fahrzeugbetriebsbedingungen können beispielsweise ein Fahrzeuglastsignal, ein Reifendrucksignal, eine Motortemperatur oder dergleichen umfassen. Ferner zieht die Fahrerassistenzeinheit 10 auch Informationen heran, die in der Datenbank der Fahrerassistenzeinheit 10 gespeichert sind, wie etwa digitale Karteninformationen.
  • In einem Schritt S704 ermittelt die Fahrerassistenzeinheit etwaige Anforderungen an das Absolvieren der aktuell befahrenen Teilstrecke. Hierbei kann es sich insbesondere um Randbedingungen wie eine durch den Fahrplan vorgegebenen Fahrzeit, um geltende Geschwindigkeitsbegrenzungen und dergleichen handeln. Diese Informationen erhält die Fahrerassistenzeinheit beispielsweise durch Abrufen von in der Datenbank gespeicherten streckenrelevanten Informationen, Erkennung von Verkehrsschildern mittels Bilderkennung oder dergleichen.
  • In einem Schritt S706 ermittelt die Fahrerassistenzeinheit aus einer Menge an gespeicherten Fahrprofilen (wie diese mit dem Verfahren der 5 aufgezeichnet wurden) ein optimiertes Fahrprofil für die aktuelle Teilstrecke unter Berücksichtigung der in Schritt S702 ermittelten aktuellen Fahrzeugbetriebs- und Umgebungsbedingungen und gegebenenfalls der in Schritt S704 ermittelten Anforderungen an das Absolvieren der aktuellen Teilstrecke als Randbedingungen. Hierfür selektiert die Fahrerassistenzeinheit, basierend auf den ermittelten aktuellen Fahrzeugbetriebs- und Umgebungsbedingungen und unter Berücksichtigung der Randbedingungen, aus einer Vielzahl gespeicherter Fahrprofile ein hinsichtlich des Energieverbrauchs optimiertes Fahrprofil. Hierfür ist die Fahrerassistenzeinheit dazu ausgelegt, unter Verwendung eines Optimierungsalgorithmus Informationsauswertungsprozesse auszuführen. Die Selektion eines optimierten Fahrprofils aus einer Vielzahl gespeicherter Fahrprofile wird unten in 9 anhand eines konkreten Beispiels näher erläutert.
  • Für diese Ermittlung des optimierten Fahrprofils für die aktuelle Teilstrecke können zum Beispiel Clusteringmethoden für die Filterung der Messungen nach bestimmten ähnlichen Umweltbedingungen bzw. Fahrzeugbetriebsbedingungen eingesetzt werden. Auch könnte auf den gefilterten Daten im Sinne des Pareto-Optimums für eine vorgegeben Fahrzeit (z.B. kleiner-gleich Vorgabe aus Busfahrplan) ein Optimum des Energieverbrauchs gesucht werden. Die Größen nach denen geclustert wird, sind beispielsweise die Fahrzeugbetriebs- und Umgebungsbedingungen. Hierbei wird davon ausgegangen, dass die Umgebungsbedingungen und Fahrzeugbetriebsbedingungen zur Clusterbildung neigen. Beispielsweise ist denkbar, dass immer Wochentags während der Hauptverkehrszeit ein Verkehrsstau auf einer Teilstrecke auftritt. Folglich werden besonders viele der ermittelten Fahrprofile Umgebungsbedingungen und Fahrzeugbetriebsbedingungen aufweisen, welche den Verkehrsstau repräsentieren. Diese Fahrprofile werden jedoch nicht identische Umgebungsbedingungen und Fahrzeugbetriebsbedingungen aufweisen, sondern lediglich ähnliche. Durch Anwendung einer Clusteranalyse wie beispielsweise dem k-Means Algorithmus auf die gespeicherten Profile wird jenes Profil-Cluster gefunden, dem die aktuell ermittelten Umgebungsbedingungen und Fahrzeugbetriebsbedingungen entsprechen. Durch Beschränkung der Optimierung auf die Fahrprofile des aufgefundenen Clusters wird die Optimierung somit auf Fahrprofile beschränkt, die unter ähnlichen Bedingen gewonnen wurden, wie die aktuell vorherrschenden.
  • Aus dem Clustering ergibt sich eine Punktewolke (z.B. x-Achse: Zeit, y-Achse: Energieverbrauch). An jedem Punkt der Punktewolke ist, wie oben beschrieben, eine Stellgrößentrajektorie, z.B. der Geschwindigkeit, gekoppelt. Für diese Wolke können dann die Pareto-optimalen Punkte berechnet werden, aus denen unter entsprechender Einhaltung der Nebenbedingung des Erreichens (oder ggf. Unterschreitens) der gewünschten Fahrzeit, der Punkt mit dem minimalen Energieverbrauch ausgewählt wird. Die Stellgrößentrajektorie, die mit dem ausgewählten Punkt verknüpft ist, wird dann realisiert. Findet die Suche nach dem optimalen Fahrprofil wie oben beschrieben in einem Cluster von Fahrprofilen statt, das die aktuellen Umgebungsbedingungen und Fahrzeugbetriebsbedingungen wiederspiegelt, steht dem Optimierungsprozess ausreichend „Spielraum“ zur Verfügung, um in der Vielzahl der Auswahlmöglichkeiten an Fahrprofilen im Cluster ein „gutes“ Fahrprofil zu finden.
  • Oben wurde die Ausnutzung der Clusterbildung in den Umgebungsbedingungen und Fahrzeugbetriebsbedingungen anhand des Beispiels eines zyklisch auftretenden Verkehrsstaus beschrieben. Aber auch andere Umgebungsbedingungen, wie beispielsweise Schneefall, Eisglätte, oder dergleichen neigen zu einer Clusterbildung in den Umgebungsbedingungen.
  • Die Teilstrecke, für die wie oben beschrieben mittels Clustering-Methoden ein optimiertes Fahrprofil ermittelt wird, kann beispielsweise vorgegeben sein durch eine feste Route, die dem Fahrzeug wie beispielsweise einem Bus durch den Fahrplan vorgegeben ist. Alternativ kann die vorgegebene Teilstrecke auch durch die im Navigationssystem gewählte Route vorgegeben sein (beispielsweise Teilstrecke von der Startposition bis zur ersten Ampelkreuzung, Abzweigung oder dergleichen, auf der gewählten Route). Dann können die Daten für die vorausliegenden Streckensegmente aus der Cloud abgerufen werden. Es müssen also nicht alle Daten aller möglichen Segmente lokal im Fahrzeug verfügbar sein. Ferner ist es auch möglich, dass die Teilstrecken (Fahrvorgaben) durch parametrisierte Kurvensegmente zusammengesetzt werden, wie dies in der internationalen Patentanmeldung WO 2012/055457 A1 am Beispiel von Sollverläufen für eine Ventilansteuerung beschrieben ist.
  • Darüber hinaus wird nach einem Ausführungsbeispiel vorgesehen, die Daten zeitlich gröber zu diskretisieren (z.B. ein Datentupel alle 1s statt alle 10 ms) und/oder zu komprimieren.
  • In einem Schritt S708 realisiert die Fahrerassistenzeinheit das ermittelte optimierte Fahrprofil im Rahmen des teilautonomen Fahrens auf Grundlage der Stellgrößeninformationen, die im selektierten Fahrprofil enthalten sind. Die Fahrerassistenzeinheit kann beispielsweise dazu ausgelegt sein, basierend auf dem ermittelten optimierten Fahrprofil, das Bremssystem und/oder den Antriebsstrang über die Bremssystemsteuerung (12 in 1) und/oder Antriebsstrangsteuerung (14 in 1) anzusteuern, welche Signale von der Fahrerassistenzeinheit in Steuerbefehle an die Fahrzeugsubsysteme umwandeln. Die Fahrerassistenzeinheit kann beispielsweise kontinuierlich einen Geschwindigkeitssollwert aus dem ermittelten optimierten Fahrprofil auslesen und diesen mit der tatsächlichen Geschwindigkeit des Fahrzeugs vergleichen. Entsprechend der ermittelten Differenz werden dann der Antriebsstrang oder das Bremssystem so angesteuert, dass das Fahrzeug auf die Sollgeschwindigkeit beschleunigt beziehungsweise abgebremst wird. Liegt die tatsächliche Geschwindigkeit unter der Sollgeschwindigkeit, so steuert die Fahrerassistenzeinheit 10 die Antriebsstrangsteuerung 14 an, um die Geschwindigkeit zu erhöhen, auf gleiche Weise wie ein Tempomat, welcher die Beschleunigung in Übereinstimmung mit einer Geschwindigkeit regelt, die vom Fahrer vorgeschrieben ist. Liegt hingegen die tatsächliche Geschwindigkeit über der Sollgeschwindigkeit, so steuert die Bremssystemsteuerung 12 das Bremssystem an, um die Fahrzeuggeschwindigkeit zu reduzieren. Auch kann die Fahrerassistenzeinheit beispielsweise Stellgrößen wie Drosselklappen oder Betriebsparamater der Klimaanlage oder einer Kühlkreislaufsteuerung autonom so einstellen, dass dies den Vorgaben aus dem optimierten Fahrprofil entspricht.
  • Die Realisierung (Umsetzung) der optimalen Stellgrößen aus dem selektierten Fahrprofil muss allerdings nicht notwendigerweise vollautomatisch erfolgen. Beispielsweise kann ein aktives Gaspedal vorgesehen sein, das dazu ausgelegt ist, dass ihm der Fahrer zur Erhöhung der Geschwindigkeit des Fahrzeugs eine Kraft aufprägt. Diesem Gaspedal ist ein Aktuator zugeordnet, der dazu eingerichtet ist, dem Gaspedal gezielt eine der vom Fahrer aufgeprägten Kraft entgegengerichtete Gegenkraft aufzuprägen. Abhängig von der ermittelten tatsächlichen Geschwindigkeit und der durch das Fahrprofil vorgegebenen Sollgeschwindigkeit kann beispielsweise dem Gaspedal eine Gegenkraft aufgeprägt werden, um dem Fahrer zu signalisieren, dass dieser das Gaspedal entlasten soll, um so eine Verringerung der Fahrzeuggeschwindigkeit einzuleiten. Ebenso kann das Gaspedal auch bei Abweichen der ermittelten tatsächlichen Geschwindigkeit von der durch das Fahrprofil vorgegebenen Sollgeschwindigkeit haptische Rückmeldungen geben, um dem Fahrer zu signalisieren, dass dieser das Gaspedal je nach Richtung der Abweichung entweder entlasten oder stärker durchdrücken soll. Zum Beispiel können Vibrationen den Fahrer bei Überschreiten der vorgegebenen Sollgeschwindigkeit mahnen, nicht mehr zu beschleunigen. Damit kann der Fahrer intuitiv sein Fahrverhalten anpassen.
  • Auch kann die Fahrerassistenzeinheit über eine Benutzerschnittstelle (22 in 1) Anweisungen übermitteln, die den Fahrer des Fahrzeugs auffordern, das Fahrzeug so zu steuern, dass es sich gemäß dem optimierten Fahrprofil bewegt. Hierfür kann die Fahrerassistenzeinheit dem Fahrer beispielsweise über eine Anzeigetafel Angaben über optimierte Fahrzeugstellgrößen anzeigen, wie beispielsweise den optimaler Weise einzulegenden Gang, die aktuell optimale Fahrgeschwindigkeit, oder einen Hinweis, die Klimaanlage auszuschalten. Durch die Anzeige dieser Informationen wird der Fahrer dazu motiviert und veranlasst, die optimalen Stellgrößen einzustellen. Durch diese Anzeige der optimierten Stellgrößen über die Benutzerschnittstelle wird der Fahrer zudem geschult, da er ständig über die Energieeffizienz seiner Fahrweise Feedback erhält. Dem Fahrer kann über die Benutzerschnitt ferner auch der Gesamtenergieverbrauch einer Teilstrecke angezeigt werden, sodass der Fahrer lernt, welche Auswirkung seine Fahrweise auf den Energieverbrauch hat. Dadurch wird der Fahrer auch dazu motiviert, eine energieoptimierte Fahrweise zu realisieren. In einem alternativen Ausführungsbeispiel können die Anweisungen auch über einen Lautsprecher an den Fahrer übermittelt werden.
  • Im Folgenden wird nun anhand der 8 der Zusammenhang zwischen Umgebungsbedingungen und Kraftstoffverbrauch näher veranschaulicht. Insbesondere zeigt 8 einen beispielhaften relativen Kraftstoffverbrauch RFC (engl. „relative fuel consumption“) in Abhängigkeit von der gegebenen Außentemperatur. Wie aus 8 ersichtlich, ist der Kraftstoffverbrauch in dem beispielhaften Fall bei einer Außentemperatur von 15 °C minimal. Bei einer Außentemperatur von -20 °C liegt der relative Kraftstoffverbrauch bei 1,25, d.h. der Kraftstoffverbrauch ist um 25% größer, als bei der optimalen Außentemperatur. Bei einer Außentemperatur von 30 °C liegt der relative Kraftstoffverbrauch bei 1,11, d.h. der Kraftstoffverbrauch ist um 11% größer, als bei der optimalen Außentemperatur. Zur Vereinfachung der Darstellung ist in der 8 lediglich der relative Kraftstoffverbrauch in Abhängigkeit von der Außentemperatur aufgezeigt. Die Abhängigkeit des relativen Kraftstoffverbrauchs von den Umgebungsbedingungen, sowie von den Fahrzeugbetriebsbedingungen, kann jedoch auch komplexer sein und von einer Vielzahl unterschiedlicher Faktoren abhängig sein, wie dies oben bereits dargelegt wurde. Daher ist es hilfreich, bei der Ermittlung des optimalen Fahrprofils möglichst viele der zur Verfügung stehenden Fahrzeugbetriebs- und Umgebungsbedingungen zu berücksichtigen.
  • 9 veranschaulicht den Schritt der Selektion eines optimierten Fahrprofils aus einer Vielzahl gespeicherter Fahrprofile (Schritt S706 in 7) anhand eines Beispiels. Wie aus der in 9 gezeigten Tabelle ersichtlich ist, wurden durch den in 4 bzw. 5 beschriebenen Lernprozess eine Vielzahl von Fahrprofilen a bis I erhalten, welche mit den jeweiligen ermittelten Stellgrößeninformationen, Fahrzeugbetriebs- und Umgebungsbedingungen (in diesem Beispiel der gegebenen Außentemperatur), der für das Absolvieren der Teilstrecke benötigten Fahrzeit und dem jeweiligen Gesamtenergieverbrauch des Fahrzeugs über die gegebene Teilstrecke in einem Speicher gespeichert wurden. Der Speicher enthält in diesem Ausführungsbeispiel das Fahrprofil a, das in Zusammenhang mit einer ermittelten Außentemperatur von 19 °C, einer ermittelten Fahrzeit von 2 min 55 sec und einem ermittelten Energieverbrauch von 6,2 l/100 km erfasst wurde. Das Fahrprofil b wurde in Zusammenhang mit einer ermittelten Außentemperatur von 19 °C, einer ermittelten Fahrzeit von 3 min 15 sec und einem ermittelten Energieverbrauch von 6,5 1/100 km erfasst. Das Fahrprofil c wurde in Zusammenhang mit einer ermittelten Außentemperatur von 19 °C, einer ermittelten Fahrzeit von 3 min 2 sec und einem ermittelten Energieverbrauch von 6,4 l/100 km erfasst. Das Fahrprofil d wurde in Zusammenhang mit einer ermittelten Außentemperatur von 19 °C, einer ermittelten Fahrzeit von 3 min 18 sec und einem ermittelten Energieverbrauch von 6,8 l/100 km erfasst. Des Weiteren wurde das Fahrprofil e in Zusammenhang mit einer ermittelten Außentemperatur von 20 °C, einer ermittelten Fahrzeit von 2 min 40 sec und einem ermittelten Energieverbrauch von 6,3 l/100 km erfasst. Das Fahrprofil f wurde in Zusammenhang mit einer ermittelten Außentemperatur von 20 °C, einer ermittelten Fahrzeit von 3 min 5 sec und einem ermittelten Energieverbrauch von 6,9 l/100 km erfass. Das Fahrprofil g wurde in Zusammenhang mit einer ermittelten Außentemperatur von 20 °C, einer ermittelten Fahrzeit von 3 min 8 sec und einem ermittelten Energieverbrauch von 6,6 1/100 km erfasst. Das Fahrprofil h wurde in Zusammenhang mit einer ermittelten Außentemperatur von 20 °C, einer ermittelten Fahrzeit von 2 min 52 sec und einem ermittelten Energieverbrauch von 6,5 l/100 km erfasst. Des Weiteren wurde das Fahrprofil i in Zusammenhang mit einer ermittelten Außentemperatur von 21 °C, einer ermittelten Fahrzeit von 2 min 58 sec und einem ermittelten Energieverbrauch von 6,7 1/100 km erfasst. Das Fahrprofil j wurde in Zusammenhang mit einer ermittelten Außentemperatur von 21 °C, einer ermittelten Fahrzeit von 3 min 12 sec und einem ermittelten Energieverbrauch von 6,2 l/100 km erfasst. Das Fahrprofil k wurde in Zusammenhang mit einer ermittelten Außentemperatur von 21 °C, einer ermittelten Fahrzeit von 2 min 45 sec und einem ermittelten Energieverbrauch von 6,8 l/100 km erfasst; und das Fahrprofil I wurde in Zusammenhang mit einer ermittelten Außentemperatur von 21 °C, einer ermittelten Fahrzeit von 3 min 10 sec und einem ermittelten Energieverbrauch von 6,4 l/100 km erfasst. Die in Schritt S706 der 7 durchgeführte Selektion des optimierten Fahrprofils erfolgt in diesem Zusammenhang auf folgende Weise. Die Fahrerassistenzeinheit filtert die während der Lernphase gesammelten Fahrprofile unter Berücksichtigung der aktuellen Fahrzeugbetriebs- und Umgebungsbedingungen. Wird zum Beispiel hier als aktuelle Umgebungsbedingung eine Außentemperatur von 19 °C angenommen, so selektiert die Fahrerassistenzeinheit diejenigen Fahrprofile, die bei entsprechenden Umgebungsbedingungen, nämlich einer Außentemperatur von 19 °C erfasst wurden, im dargestellten Ausführungsbeispiel die Fahrprofile a, b, c und d. Die anderen Fahrprofile werden verworfen. Des Weiteren filtert die Fahrerassistenzeinheit die selektierten Fahrprofile a-d unter Berücksichtigung etwaig vorgegebener Randbedingungen, hier der für die Fahrstrecke geforderten maximalen Fahrzeit. Dies geschieht hier im Ausführungsbeispiel des Busses, der einen Fahrplan einhalten soll, durch Vergleich der jeweiligen benötigten Fahrzeiten der Fahrprofile mit einer durch den Fahrplan für die aktuelle Teilstrecke vorgegebenen Fahrzeit (z.B. kleiner-gleich Vorgabe aus Busfahrplan). Diejenigen Fahrprofile, für welche die ermittelte Fahrzeit nicht mit der durch den Fahrplan vorgegebenen Fahrzeit übereinstimmt oder außerhalb einer festgelegten Toleranz liegt, werden verworfen. Die vorgegebene, zur Verfügung stehende Fahrzeit ergibt sich beispielsweise aus der Differenz zwischen der geplanten Ankunftszeit und der momentane Istzeit. So werden Verspätungen oder frühzeitiges Losfahren durch langsame/schnelle Be- und Entladung berücksichtigt. Nimmt man beispielsweise als vorgegebene Fahrzeit hier eine Fahrzeit von 3 min und eine Toleranz von maximal plus 10 sec an, so wählt die Fahrerassistenzeinheit diejenigen Fahrprofile aus, für welche die ermittelte Fahrzeit unter 3 min 10 sec liegt und verwirft diejenigen Fahrprofile, für welche die ermittelte Fahrzeit über 3 min 10 sec liegt. Im dargestellten Ausführungsbeispiel werden die Fahrprofile b und d, die mit einer Fahrzeit von 3 min 15 sec beziehungsweise 3 min 18 sec oberhalb der festgelegten Toleranz liegen, verworfen. Aus den verbleibenden Fahrprofilen a und c wird schließlich dasjenige Fahrprofil selektiert, unter dem der geringste Energieverbrauch verzeichnet wurde, im dargestellten Ausführungsbeispiel das Fahrprofil a, das mit einem Energieverbrauch von 6,2 l/100 km erfasst wurde. Dieses Fahrprofil a entspricht dem optimierten Fahrprofil.
  • Im genannten Ausführungsbeispiel filtert die Fahrerassistenzeinheit die selektierten Fahrprofile a-d unter Berücksichtigung etwaig vorgegebener Randbedingungen, hier der für die Fahrstrecke geforderten maximalen Fahrzeit. Dies ist nicht zwingend für die Erfindung. In alternativen Ausführungsbeispielen und in vielen Anwendungsfällen (wie beispielsweise bei Lieferdiensten, die keinen strengen Fahrplan einhalten müssen) können längere Fahrzeiten für eine Teilstrecke in Kauf genommen werden, so dass Fahrprofile selektiert werden dürfen, für welche die ermittelte Fahrzeit eine vorgegebene Fahrzeit überschreitet. Auch ein Bus, der ein einen Fahrplan einhalten soll, hat in dieser Hinsicht gewissen Spielraum. So kann beispielsweise im Hinblick auf eine Energieoptimierung für eine bestimmte Teilstrecke eine bezüglich der Fahrplanvorgabe geringfügig überhöhte Fahrzeit in Kauf genommen werden, was in einer der darauf folgenden Teilstrecken ggf. wieder ausgeglichen werden kann. Modellrechnungen haben ergeben, dass die Verlängerung der Fahrzeit aufgrund der Auswahl eines energieoptimierten Fahrprofils abhängig ist von der Situation und der Fahrtroute. Berechnungen zeigen zwischen 0,7% und 6% längere Fahrzeit. In diesem Modellfall wurde eine Gesamtfahrzeit von 38 min zwischen den Endhaltestellen und 40 Haltestellen auf der Gesamtstrecke angenommen. 6% längere Fahrzeiten bedeutet 139 Sekunden zusätzliche Fahrzeit für die Gesamtstrecke und 4 Sekunden pro Teilstrecke. Solch eine Verlängerung der Fahrzeit wäre für Busse tolerierbar.
  • 10 zeigt in einem Diagramm ein Bremsprofil eines Busses im manuellen Fahrmodus ohne Eingriff des erfindungsgemäßen Fahrerassistenzsystems. Das Diagramm zeigt den Winkel des Bremspedals entlang des zurückgelegten Wegs für eine Testfahrt eines Busses. Auf der Rechtswertachse ist die Fahrstrecke in Metern aufgetragen. Auf der Hochwertachse ist der Winkel α des Bremspedals in Grad (deg) aufgetragen. Zwei Bushaltestellen sind beispielhaft durch Kreise markiert. Durch die Bushaltestellen zerfällt die Gesamtstrecke in Teilstrecken, während denen starke Variationen im Bremspedalwinkel zu erkennen sind, was darauf hindeutet, dass eine im Hinblick auf den Energieverbrauch nicht optimierte Fahrweise des Fahrers vorliegt.
  • 11 zeigt im Vergleich ein Beispiel für ein nicht-optimiertes Geschwindigkeitsprofil, das im manuellen Fahrmodus erzeugt wurde und ein optimiertes Geschwindigkeitsprofil, das durch das erfindungsgemäße Fahrerassistenzsystem optimiert und bei der teilautonomen Steuerung des Fahrzeugs umgesetzt wurde. In 11 stellt eine Kurve 1101 ein nicht-optimiertes Geschwindigkeitsprofil dar, in dem auf der Hochwertachse eine Geschwindigkeit v in km/h, die bei Absolvieren einer Fahrtstrecke im manuellen Fahrbetrieb eingestellt wurde, gegen eine Wegstrecke in Metern auf der Rechtswertachse aufgetragen ist. Eine Kurve 1102 stellt im Vergleich zu dem nicht-optimierten Geschwindigkeitsprofil ein optimiertes Geschwindigkeitsprofil dar, in dem eine Geschwindigkeit v in km/h, die bei Absolvieren derselben Fahrtstrecke im teilautonomen Fahrbetrieb durch das erfindungsgemäße Fahrerassistenzsystem optimiert wurde, über der Wegstrecke aufgezeigt ist. Es ist zu erkennen, dass die Kurve 1101 des nicht-optimiertes Geschwindigkeitsprofils stärkere Variationen aufzeigt, als die Kurve 1102 des optimierten Geschwindigkeitsprofil. Auch ist zu erkennen, dass das Fahrerassistenzsystem bewirkt, dass geringere Spitzengeschwindigkeiten realisiert werden, als bei manuelle Fahrweise, was sich positiv auf den Energieverbrauch auswirkt.
  • Mit den oben beschriebenen Verfahren kann in kurzer Zeit Energie gespart werden. Nach Modellrechnungen besteht das Potenzial, mehr als 10% Energie einzusparen. Im Falle eines batterieelektrischen Busses (BEV) ergaben Abschätzungen ein Energieeinsparpotential von 12,4%. Durch die eingesparte Energie wird die Akkulaufzeit verlängert. In diesem genannten beispielhaften Fall werden an einem Tag 32kWh Energie gespart, was mit einem 110kWh Batteriepack bedeutet, dass 0,14 Batteriezyklen weniger pro Tag oder 52 weniger Zyklen pro Jahr erforderlich sind. Dies entspricht einer um 5% längeren Akkulaufzeit, was 54 Tage mehr in einem Zeitraum von 3 Jahren bedeutet. Geht man von 0,29€/KWh aus und dem oben genannten Einsparpotential von 32kWh/Tag, so ergibt dies eine Gesamtersparnis von 9,30€ pro Tag, bzw. 3.368€ pro Jahr und Bus.
  • Bezugszeichenliste
    • 1
    Fahrzeug
    10
    Fahrerassistenzeinheit
    12
    Bremssystemsteuerung
    14
    Antriebsstrangsteuerung
    16
    Lenkungssteuerung
    18
    Positionserfassungseinheit
    20
    Datenbus
    22
    Benutzerschnittstellen
    24-1 - 24-N
    Umgebungssensoren
    31, 41
    Fahrdynamik- und Umgebungsinformationen
    32
    Optimierungsalgorithmus
    33
    Ausgabesteuersignale
    42
    Lernprozess
    43
    Streckenmerkmale
    100
    interner Bus Fahrerassistenzeinheit
    101
    Prozessor
    102
    externes Speicherlaufwerk
    103
    RAM-Speicher
    104
    Kommunikationsschnittstelle
    105
    Fahrzeug-zu-Infrastruktur Schnittstelle
    1101
    nicht-optimiertes Geschwindigkeitsprofil
    1102
    optimiertes Geschwindigkeitsprofil
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • DE 102010011088 A1 [0006]
    • DE 102010041539 A1 [0007]
    • DE 102012221827 A1 [0008]
    • DE 102017119453 A1 [0009]
    • WO 2012/055457 A1 [0079]

Claims (11)

  1. Verfahren, umfassend das Ermitteln eines optimierten Fahrprofils für eine Teilstrecke aus einer Menge an gespeicherten Fahrprofilen für die Teilstrecke unter Berücksichtigung aktueller Umgebungsbedingungen und/oder aktuellen Fahrzeugbetriebsbedingungen.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei ein in der Menge an gespeicherten Fahrprofilen gespeichertes Fahrprofil dem Fahrprofil entsprechende aufgezeichnete Umgebungsbedingungen und/oder aufgezeichnete Fahrzeugbetriebsbedingungen, sowie aufgezeichnete Stellgrößeninformationen für die Realisierung des Fahrprofils umfasst.
  3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei die aufgezeichneten Stellgrößeninformationen eine Fahrgeschwindigkeit, eine Antriebsleistung, ein Antriebsdrehmoment, einen eingelegten Gang, und/oder einen Status von elektrischen Verbrauchern wie beispielsweise einer Klimaanlage oder einer Kühlkreislaufsteuerung umfassen.
  4. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei das Ermitteln eines optimierten Fahrprofils umfasst: Filtern der Menge der gespeicherten Fahrprofilen gemäß der aktuellen Umgebungsbedingungen und/oder aktuellen Fahrzeugbetriebsbedingungen; Auswählen, aus den gefilterten Fahrprofilen, jenes Fahrprofils mit einem geringsten Gesamtenergieverbrauch als das optimierte Fahrprofil.
  5. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei ein in der Menge an gespeicherten Fahrprofilen gespeichertes Fahrprofil dem Fahrprofil entsprechende Informationen über einen Gesamtenergieverbrauch und/oder dem Fahrprofil entsprechende Informationen über eine für die Teilstrecke benötigte Fahrzeit umfasst.
  6. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, das ferner ein Erfassen eines Fahrprofils in der Menge an gespeicherten Fahrprofilen umfasst.
  7. Verfahren nach Anspruch 6, bei dem künstlich für Variationen in den Stellgrößen gesorgt wird, um für eine Teilstrecke möglichst viele unterschiedliche Fahrprofile in der Menge an gespeicherten Fahrprofilen zu erhalten.
  8. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, das ferner ein Realisieren des optimierten Fahrprofils auf Grundlage von im optimierten Fahrprofil aufgezeichneten Stellgrößeninformationen umfasst.
  9. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei das Realisieren des optimierten Fahrprofils umfasst: ein autonomes Einstellen der Stellgrößeninformationen; und/oder ein Einstellen der optimalen Beschleunigung/Verzögerung wenn der Fahrer Gas gibt oder bremst; ein Ausgeben der Stellgrößeninformationen mittels einer Benutzerschnittstelle wie beispielsweise einer Anzeigentafel oder einem Lautsprecher an den Fahrer; und/oder ein Beeinflussen eines Fahrerwunsches mittels eines aktiven Gaspedals, das dazu ausgelegt ist, eine einer vom Fahrer aufgeprägten Kraft entgegengerichtete Gegenkraft auszuüben, die von einer ermittelten tatsächlichen Geschwindigkeit und einer durch das Fahrprofil vorgegebenen Sollgeschwindigkeit abhängt.
  10. Fahrerassistenzsystem, das dazu ausgelegt ist, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen.
  11. Fahrerassistenzsystem nach Anspruch 10, wobei das Fahrerassistenzsystem mit einem Cloud-Dienst verbunden ist, welcher gespeicherte Fahrprofile für das Ermitteln des optimierten Fahrprofils für eine Teilstrecke bereitstellt.
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DE102022130953A1 (de) 2022-11-23 2024-05-23 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum automatisierten Beschleunigen eines Kraftfahrzeugs

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